細胞・組織 レベルにおける空間モデルシミュレーションは数時間から数日と計算時間がかかり, 高速化の必要性が高まっていた。本研究課題では, GPU(Graphics Processing Unit) を利用することで, 細胞・組織レベルにおける空間モデルシミュレーションを高速化するソフトウェア基盤を構築した。空間モデルシミュレーションは偏微分方程式ベースの拡散方程式, 移流方程式, 反応拡散方程式の3種類を対象とし, 高速化を行った。本研究課題の実装により, 移流方程式では52倍, 反応方程式では64倍, 拡散方程式では63倍の高速化を達成した。
On a spatial model simulation based on PDEs, the simulation space is discretized by grid and simulators will compute on each grid sequentially which will increase the simulation time enormously depending on the number of grids. In order to solve this problem, we have applied parallelization of this sequential numerical integration on GPGPU (General Purpose computing on GPU). In this research, we parallelized a CPU-based SBML spatial model simulator by GPGPU. We implemented numerical integration of advection, reaction and diffusion equation with NVIDIA CUDA. For the evaluation of the CPU application, we used Intel Xeon X5687 and for the evaluation of GPU case, we used Tesla K40. As a result, we achieved 52x performance improvement in advection equation, 64x in reaction equation, 63x in diffusion equation for 512x512 grids.
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